背景
大規模なデータを扱う場合、従来の手作業による方法では非効率的で時間がかかることが多い。リヴェータはAI技術によってこの問題を効果的に解決することができる。
コアソリューション
- AIによる高度な処理ChatGPTのような自然言語処理機能を使った数千レコードのバッチ処理
- 並列コンピューティングアーキテクチャリベッターは、効率的な同時処理メカニズムで設計されており、処理時間を劇的に短縮します。
- 3つのステップ::
- データセットのアップロード（CSVまたはAPI）
- 処理モードの選択（ラベリング／エンハンスメント）
- パラメータ設定後に処理を開始する
実践への提言
- 非常に大規模なデータセットの場合、最初に小さなサンプルを試して、処理効果をテストすることができます。
- データ特性に応じて同時実行パラメーターを調整し、最適な効率構成を見つける。
- あらかじめ定義されたテンプレートを優先的に使用することで、パラメーターのチューニング時間を短縮。
ねらい
リベッターを使えば、従来は何日もかかっていた作業を1時間単位に短縮することができ、手作業に比べて10倍以上の効率アップになる。
この答えは記事から得たものである。Riveter: 表中のキュー・ワードを使用して、データの注釈、強化、分析を素早く行う。について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 時間がかかり非効率的な大規模データ処理の問題を解決するには？
